Wi-Fi指纹聚类在室内感兴趣区域定位中的应用

发布时间：2017-12-15 15:27

  本文关键词：Wi-Fi指纹聚类在室内感兴趣区域定位中的应用

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【摘要】：针对广域室内位置服务中Wi-Fi指纹图谱构建与维护困难的问题,论证无监督聚类算法实现感兴趣区域(POI)定位的可行性,从而为众包模式生成POI关联定位指纹图谱提供依据。首先介绍Wi-Fi指纹定位算法的基本框架,并将k均值算法、近邻传播算法、自适应传播算法应用到Wi-Fi指纹定位;然后以一个实验室为例,分析室内POI划分与空间区域的关系,建立无线信号强度指示(RSSI)特征库,以BP神经网络算法作为对比,评价三类无监督聚类算法在POI定位的性能,其定位的平均精度和查全率均高于90%。实验结果表明,无监督聚类算法生成无线指纹图谱可以作为粗粒度的室内POI定位的解决方案。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAH35B03) 湖北省科技攻关计划项目(2014BAA153)~~
【分类号】：TN92
【正文快照】： 0引言定位技术是普适计算中位置服务的支撑技术,室内定位技术作为室内空间的导航与商业应用等引起越来越多的关注。Wi-Fi网络在公共场所的广泛部署,以及具备Wi-Fi通信能力终端的普及为研究基于Wi-Fi信号传播模型的室内定位技术提供了基础条件。基于Wi-Fi的无线定位技术得到了

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本文编号：1292469